function [WT,FreqBins,Scales]=CWT_Morlet(Sig,WinLen,nLevel)
%continuous Wavelet Transform using Morlet function
%Sig:信号
%WinLen:小波函数在尺度参数a=1时的长度（默认为10）
%nLevel:频率轴划分区间段（默认为1024）
%
%WT:返回的小波变换计算结果
%FreqBins:返回频率轴划分结果（归一化频率，最高频率为0.5）
%Scales:返回与频率轴划分值相对应的尺度划分（频率0.5对应的尺度为1）
if (nargin==0),
error('At least 1 parameter required!');
end;
if (nargin<3),
nLevel=1024;
end
if (nargin<2),
WinLen=10;
end
Sig=hilbert(real(Sig));%计算信号的解析信号
SigLen=length(Sig);%获取信号的长度
fmax=0.5;%设置最高分析频率
fmin=0.005;%设置最低分析频率
FreqBins=logspace(log10(fmin),log10(0.5),nLevel);%将频率轴在分析范围内等
%对数坐标划分
Scales=fmax*ones(size(FreqBins))./FreqBins;%计算响应的尺度参数
omg0=WinLen/6;
WT=zeros(nLevel,SigLen);%分配计算结果的存储单元
wait=waitbar(0,'Under calculation,please wait');
for m=1:nLevel,
waitbar(m/nLevel,wait);
a=Scales(m);%提取尺度参数
t=-round(a*WinLen):1:round(a*WinLen);
Mor1=pi^(-1/4)*exp(1i*2*pi*0.5*t/a).*exp(-t.^2/2/(2*omg0*a)^2);
%计算当前尺度下的小波函数
temp=conv(Sig,Mor1)/sqrt(a); %计算信号与小波函数的卷积
WT(m,:)=temp(round(a*WinLen)+1:length(temp)-round(a*WinLen));
end;
close(wait);
WT=WT/WinLen;
%%%%%%运行示例%%%%%%%%%
Fs=100;
t=0:1/Fs:2*pi;
sig=sin(t);
[WT,FreqBins,Scales]=CWT_Morlet(sig);
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